基于多项式确定性矩阵的SIFT医学图像配准算法

发布时间：2017-08-19 07:11

  本文关键词：基于多项式确定性矩阵的SIFT医学图像配准算法

  更多相关文章： 图像处理 图像配准 压缩感知 特征提取 多项式确定性矩阵

【摘要】：考虑到随机测量矩阵存在硬件上存在无法实现的缺陷,结合压缩感知的稀疏投影理论,提出了基于多项式确定性矩阵的尺度不变特征变换(SIFT)医学图像配准算法。通过增加方向梯度数提高特征向量的有效性,利用测量数为7的多项式确定性矩阵对关键点特征向量进行降维,用欧式距离作为特征向量匹配的相似性度量,kd数据结构避免穷举。实验结果表明,该算法和传统SIFT算法及几种改进的SIFT算法相比,配准性能有了显著提高,同时确定性矩阵有利于图像配准系统的硬件实现。
【作者单位】： 广东第二师范学院物理系;中山大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 图像处理 图像配准 压缩感知 特征提取 多项式确定性矩阵
【基金】：国家自然科学基金(11547212)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 在医学图像处理领域,医学图像配准起着非常重要的作用,它是多模态医学图像信息融合的基础,有助于提高手术引导、放射治疗计划制定以及治疗效果跟踪的精准性。基于特征提取的配准方法因速度快、实时性好而得到广泛应用。1999年Lowe[1-2]提出了尺度不变特征变换(SIFT)算法,该算

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